SCI Библиотека

Важное место в структуре активов предприятия принадлежит оборотному капиталу. С ним связано несколько специфических моментов, которые необходимо учитывать для эффективного финансового управления. С одной стороны, это текущие решения, которые нужно принимать во внимание в связи с высокой динамичностью этой составляющей активов. С другой стороны, это решения, которые несут в себе стратегические нагрузки и касаются политики финансирования оборотных активов.

Цифровизация управления оборотным капиталом подразумевает внедрение информационных технологий и автоматизированных систем для оптимизации финансовых процессов, связанных с денежными средствами, дебиторской задолженностью, запасами и другими элементами оборотных активов. Внедрение различных современных информационных технологий в процесс управления оборотным капиталом позволяет оптимизировать финансовые процессы, улучшить прогнозирование и повысить прозрачность управления.

Статья содержит анализ взаимодействия алгоритма и капитала как ключевых факторов трансформации экономических отношений в сторону межмашинных отношений для человека. Особое внимание уделяется моделированию динамики цифровой трансформации, а также анализу причин исторических неудач проектов автоматизированного исчисления транзакций, что позволяет лучше понять направления необходимых преобразований на пути к созданию полноценной цифровой экономики. Актуальность исследуемой тематики обусловлена тем, что глубокая трансформация методов ведения бизнеса вследствие информатизации переходит в начало комплексной цифровизации всей экономики. Подчеркивается, что такая цифровизация возможна благодаря запуску специфических платформ, использующих технологии искусственного интеллекта и блокчейн. Цель данного исследования заключается в необходимости раскрытия глубинной сущности взаимодействия алгоритма и капитала на пути к созданию интегрированного слоя экономически связанных вычислений и автоматизированных межмашинных взаимодействий на основе цифровых платформ нового типа. Предлагаемая в работе концепция цифровизации, конкретизирующая ее отличие от информатизации и электронно-сетевой экономики, позволяет более четко определить направления мобилизации ресурсов и индикаторы развития экономики с учетом цифровизации. В статье также рассматриваются задачи по моделированию динамики цифровой трансформации, детализации условий и проблем цифровизации, а также формулируются направления, методы и инструменты «сквозной автоматизации» с учетом анализа исторических прецедентов автоматизации управления экономикой и решения экономических задач по распределению ресурсов между предприятиями и отраслями.

This article explores the integration of digital solutions to enhance the sustainable development of agribusiness through the activation of the introduction of intellectual capital. The analysis is carried out taking into account various factors affecting yields, such as soil type, fertilizer use, market prices, employee education level, product demand, and automation level. The level of automation, the use of geographic information systems, access to big data, and hours of employee training were chosen as factors of intellectualization. Random forest, ARIMA, SARIMA, and LSTM models were used to predict yields. The data were taken from the statistical portals of Armenia and Georgia (137 observations). The results of the study show that the LSTM model demonstrated the best prediction accuracy with an average absolute error of 8.30 and a standard error of 102.47. The random forest model showed an average absolute error of 24.87 and a standard error of 828.23, while the ARIMA and SARIMA models did not show significant results. The study revealed significant correlations between digital solutions characterizing the level of intellectual capital in agricultural enterprises and agricultural land productivity, including the level of automation and access to big data. Analysis was also conducted on the impact of intellectual capital on the sustainability of agribusiness, including the impact of the level of education and training hours of employees. It is concluded that the integration of innovative technologies, such as big data and automation, contributes to improving the efficiency of agricultural production.